View a markdown version of this page

Mendeteksi keaktifan wajah - Amazon Rekognition

Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

Mendeteksi keaktifan wajah

Amazon Rekognition Face Liveness membantu Anda memverifikasi bahwa pengguna yang melalui verifikasi wajah secara fisik hadir di depan kamera. Ini mendeteksi serangan palsu yang disajikan ke kamera atau mencoba melewati kamera. Pengguna dapat menyelesaikan pemeriksaan Kehidupan Wajah dengan mengambil selfie video pendek di mana mereka mengikuti serangkaian petunjuk yang dimaksudkan untuk memverifikasi keberadaan mereka.

Kehidupan Wajah ditentukan dengan perhitungan probabilistik, dan kemudian skor kepercayaan (antara 0-100) dikembalikan setelah pemeriksaan. Semakin tinggi skor, semakin besar kepercayaan bahwa orang yang mengambil cek itu hidup. Face Liveness juga mengembalikan bingkai, yang disebut gambar referensi yang dapat digunakan untuk perbandingan wajah dan pencarian. Seperti halnya sistem berbasis probabilitas, Face Liveness tidak dapat menjamin hasil yang sempurna. Gunakan dengan faktor lain untuk membuat keputusan berbasis risiko tentang identitas pribadi pengguna.

Face Liveness menggunakan beberapa komponen:

Saat Anda mengonfigurasi aplikasi untuk diintegrasikan dengan fitur Face Liveness, aplikasi ini menggunakan operasi API berikut:

  • CreateFaceLivenessSession- Memulai sesi Kehidupan Wajah, membiarkan model deteksi Kehidupan Wajah digunakan dalam aplikasi Anda. Mengembalikan a SessionId untuk sesi yang dibuat. Juga memungkinkan Anda untuk mengatur ChallengePrefrence, sehingga Anda dapat menggunakan FaceMovementChallenge opsi.

  • StartFaceLivenessSession- Dipanggil oleh AWS Amplify FaceLivenessDetector. Memulai aliran peristiwa yang berisi informasi tentang peristiwa dan atribut yang relevan dalam sesi saat ini.

  • GetFaceLivenessSessionResults- Mengambil hasil sesi Kehidupan Wajah tertentu, termasuk skor kepercayaan Face Liveness, gambar referensi, dan gambar audit.

Anda akan menggunakan AWS Amplify SDK untuk mengintegrasikan fitur Face Liveness dengan alur kerja verifikasi berbasis wajah Anda untuk aplikasi web. Saat pengguna melakukan integrasi atau mengotentikasi melalui aplikasi Anda, kirimkan mereka ke alur kerja pemeriksaan Face Liveness di Amplify SDK. Amplify SDK menangani antarmuka pengguna dan umpan balik real-time untuk pengguna saat mereka merekam video selfie mereka.

Saat menggunakan FaceMovementAndLightChallenge wajah pengguna bergerak ke oval yang ditampilkan di perangkat mereka, Amplify SDK menampilkan urutan lampu berwarna di layar. Kemudian dengan aman mengalirkan video selfie ke API cloud. Atau, saat menggunakan FaceMovementChallenge, wajah pengguna bergerak ke oval yang ditampilkan di perangkat mereka, tetapi tidak ada urutan lampu berwarna. Sementara 'FaceMovementAndLightChallenge' tetap menjadi pengaturan terbaik untuk memaksimalkan akurasi, 'FaceMovementChallenge' memungkinkan pelanggan untuk memprioritaskan kecepatan pemeriksaan keaktifan yang lebih cepat daripada akurasi. Saat memilih di antara pengaturan ini, pelanggan harus mempertimbangkan persyaratan kasus penggunaan mereka termasuk jenis serangan yang diharapkan, tingkat penerimaan palsu dan penolakan palsu yang diinginkan, dan pemeriksaan tambahan seperti geolokasi (misalnya berdasarkan IP), kode One Time Pass (OTP), dll. Pelanggan harus membuat keputusan ini setelah menguji kinerja Liveness dengan berbagai ambang skor kepercayaan pada konten spesifik mereka. Selain itu, dengan kedua jenis pemeriksaan keaktifan, pemilik aplikasi harus menerapkan kontrol untuk mengamankan perangkat tempat aliran video dikirim. Setelah analisis selesai, Anda menerima yang berikut di backend:

  • Skor kepercayaan Face Liveness (antara 0 dan 100)

  • Gambar berkualitas tinggi yang disebut gambar referensi yang dapat digunakan untuk pencocokan wajah atau pencarian wajah

  • Satu set hingga empat gambar, yang disebut gambar audit, dipilih dari video selfie

Face Liveness dapat dimanfaatkan untuk berbagai kasus penggunaan. Misalnya, Face Liveness dapat digunakan bersama dengan pencocokan wajah (dengan CompareFaces dan SearchFacesByImage) untuk verifikasi identitas, untuk estimasi usia pada platform dengan pembatasan akses berbasis usia, dan untuk mendeteksi pengguna manusia nyata saat mencegah bot.

Anda dapat mempelajari lebih lanjut tentang kasus penggunaan yang dimaksudkan untuk layanan, bagaimana pembelajaran mesin (ML) digunakan oleh layanan, dan pertimbangan utama dalam desain dan penggunaan layanan yang bertanggung jawab di kartu layanan Rekognition Face Liveness AI.

Anda dapat menetapkan ambang batas untuk skor Kehidupan Wajah dan skor kepercayaan kecocokan wajah. Ambang batas yang Anda pilih harus mencerminkan kasus penggunaan Anda. Anda kemudian mengirimkan verifikasi identitas approval/denial kepada pengguna berdasarkan skor di atas atau di bawah ambang batas. Jika ditolak, minta pengguna untuk mencoba lagi atau mengirimnya ke metode lain.

Grafik berikut menunjukkan alur pengguna, dari instruksi hingga pemeriksaan keaktifan hingga hasil yang dikembalikan:

Alur pengguna menunjukkan pemusatan wajah, bergerak lebih dekat, diam untuk pemeriksaan keaktifan, dan hasil yang berhasil dengan skor kepercayaan.